package com.example.stream;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

//009
/*
 * 并行流与顺序流
 *  并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的流。
 *  Java8中将并行进行了优化，我们可以很容易的对数据进行并行操作。
 *  Stream API可以声明性地通过parallel()与sequential()在并行流与顺序流之间进行切换。
 *
 * Fork/Join框架
 *  就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分（fork）成若干个小任务（拆到不可再拆分时），再将一个个的小任务运算的结果进行join汇总。
 *
 * Fork/Join框架与传统线程池的区别
 *  采用“工作窃取”模式（work-stealing）,当执行新的任务时它可以将其拆分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把他放在自己的队列中。
 *  相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。
 *  而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成二无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。
 *  这种方式减少了线程等待的时间，提供了性能。
 */
public class ForkJoinCalculate extends RecursiveTask<Long> {
    private long start;
    private long end;
    private static final long THRESHOLD = 10000;

    public ForkJoinCalculate(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        long length = end - start;
        if (length <= THRESHOLD) {
            long sum = 0;
            for (long i = start; i < end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else {
            //分治
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinCalculate left = new ForkJoinCalculate(start, middle);
            left.fork();//拆分子任务，同时压入线程队列
            ForkJoinCalculate right = new ForkJoinCalculate(middle + 1, end);
            right.fork();
            return left.join() + right.join();
        }
    }
}
